CN101738497A - 轨道车辆加速度响应分析的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种轨道车辆加速度响应分析的方法和装置，该方法包括：a.获取轨道车辆加速度响应信号及其对应的速度信息；b.根据速度对所述加速度信号进行分组；c.根据周期图方法获得每个速度级对应的加速度响应信号的功率谱或者功率等效的幅值谱；d.将步骤c的结果用三维速度-频谱图进行表示；e.识别所述三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值和/或随速度线性变化的局部峰值。本发明实施例的轨道车辆加速度响应分析的方法及装置，能够全面、直观、有效地得到轨道车辆特性以及固定波长车辆输入。

Description

轨道车辆加速度响应分析的方法及装置

技术领域

本发明涉及轨道车辆测试数据的分析方法，尤其涉及一种轨道车辆加速度响应分析的方法及装置。

背景技术

轨道车辆的振动特性分析是轨道车辆设计优化、运营维护的重要手段，一般通过车辆动力学仿真计算以及车辆的室内振动或滚振试验来完成。由于软件能力、模型参数、实验室激励特性及激励水平限制，仿真计算以及实验室试验的结果往往与车辆在线路上的实际运营情况有一定差异，有时还可能发生较大的偏差。

直接利用车辆动力学线路试验乃至车辆实际运营时的动力学监测数据进行车辆特性的分析是广大铁路科研工作者长期研究的方向之一，由于轨道车辆在线路上的动力学响应同时取决于轨道车辆特性及车辆输入，是耦合的，直接解耦、提取车辆特性显然是困难的，此前世界各国均没有大的突破。

例如：在中国，近年轨道车辆动力学试验测试能力大为提高，然而测试数据的分析方法仍基于以试验数据的时域、参数化处理为主、辅以简单频域参数-平稳性指标的国标GB5599-85《铁道轨道车辆动力学性能评定和试验鉴定规范》，对车辆特性的分析能力落后于实践需求，需要完善。

与此同时，随着高速动车组在中国的大量开行，运用中发现：越来越多的车辆动力学实际问题与固定波长车辆输入有关，这些固定波长的车辆输入包含了车辆轮对不圆、偏心带来的影响也包含了高速铁路特殊的轨道结构带来的影响，这些固定波长车辆输入迫切需要评估。

但是，目前还没有一种方法可以直接利用车辆动力学线路试验乃至车辆实际运营时的动力学监测数据进行全面、有效的轨道车辆特性以及固定波长车辆输入评估。

由于车辆加速度响应获取比较容易，希望能够通过车辆加速度响应来达到以上目的，显然，该方法的实现将对轨道车辆特别是对高速轨道车辆试验、监测、检修及特性优化具有重要意义。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种轨道车辆加速度响应分析的方法及装置，能够直接利用车辆动力学线路试验乃至车辆实际运营时的车辆加速度响应进行全面、直观、有效的轨道车辆特性以及固定波长车辆输入的统计评估。

一方面，本发明实施例提出了一种轨道车辆加速度响应分析的方法，该方法包括：a.获取轨道车辆加速度响应信号及其对应的速度信息；b.根据速度对所述加速度信号进行分组；c.根据周期图方法获得每个速度级对应的加速度响应信号的功率谱或者功率等效的幅值谱；d.将步骤c的结果用三维速度-频谱图进行表示；e.识别所述三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值和/或随速度线性变化的局部峰值。

另一方面，本发明实施例还提出了一种轨道车辆加速度响应分析的装置，包括：加速度及速度获取单元，用于获取轨道车辆加速度响应信号及其对应的速度信息；分组单元，用于根据速度对所述加速度信号进行分组；频谱计算单元，用于根据周期图方法获得每个速度级对应的加速度响应信号的功率谱或者功率等效的幅值谱；三维显示单元，用于将所述频谱计算单元的计算结果用三维速度-频谱图进行表示；识别单元，用于识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值和/或随速度线性变化的局部峰值。

本发明实施例的有益效果是：

本发明实施例的轨道车辆加速度响应分析的方法及装置，能够全面、直观、有效地得到轨道车辆特性以及感兴趣的固定波长车辆输入，只要原始信号频带足够宽，分析结果就不会受后续滤波频率等的影响；本发明实施例不仅可以用于加速度信号的人工识别、定性分析也可用于轨道车辆特性及输入的定量评估，且算法简单，实现容易；本发明实施例对轨道车辆特别是高速轨道车辆的试验、监测、检修以及特性优化等具有很强的工程应用价值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种轨道车辆加速度响应分析的方法流程示意图；

图2a-图2b分别为轮对垂向振动三维速度-频谱图及其对应的不随速度变化的局部峰值自动识别结果图；

图3a-图3b分别为架构垂向振动三维速度-频谱图及其对应的不随速度变化的局部峰值自动识别结果图；

图4a-图4b分别为车体垂向振动三维速度-频谱图及其对应的不随速度变化的局部峰值自动识别结果图；

图5a-图5b分别为轮对横向振动三维速度-频谱图及其对应的不随速度变化的局部峰值自动识别结果图；

图6a-图6b分别为架构横向振动三维速度-频谱图及其对应的不随速度变化的局部峰值自动识别结果图；

图7a-图7b分别为车体横向振动三维速度-频谱图及其对应的不随速度变化的局部峰值自动识别结果图；

图8为某空间域位移信号以相同时间采样频率在运行速度相差一倍的情况下得到的位移输入功率谱对比图；

图9a-9d为本发明实施例提供的根据京津线上行轮对垂向加速度振动三维速度-频谱图自动识别得到的周期输入结果图；

图10a-10b为本发明实施例提供的根据京津线上行轮对垂向加速度振动三维速度-频谱图自动识别得到的周期输入波长的初值结果图；

图11a-11d为本发明实施例提供的根据京津线下行轮对垂向加速度振动三维速度-频谱图自动识别得到的周期输入结果图；

图12a-图12b为本发明实施例提供的根据京津线下行轮对垂向加速度振动三维速度-频谱图自动识别得到的周期输入波长的初值结果图；

图13为本发明实施例提供的另一种轨道车辆加速度响应分析的方法流程示意图；

图14a-图14c分别是本发明实施例提供的轮对-构架垂向名义传递的三维速度-传递图、轮对-构架垂向名义传递的三维速度-传递图中不随速度变化的局部峰值识别结果图以及全局数据名义传递图；

图15a-图15c分别是本实施例提供的轮对-构架横向名义传递的三维速度-传递图、轮对-构架横向名义传递的三维速度-传递图中不随速度变化的局部峰值识别结果以及全局数据名义传递图；

图16a-图16c分别为本发明实施例提供的轮对、构架、车体垂向振动三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值识别结果图；

图17a-图17c分别为本实施例提供的轮对-构架、构架-车体、轮对-车体垂向振动三维速度-传递图中不随速度变化的局部峰值识别结果图；

图18a-图18c分别为本实施例提供的轮对、构架、车体横向振动三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值识别结果图；

图19a-图19c分别为本实施例提供的轮对-构架、构架-车体、轮对-车体横向振动三维速度-传递图中不随速度变化的局部峰值识别结果图；

图20a-图20c为本实施例提供的蛇行识别及评估图；

图21为本实施例提供的低频段轮对横向加速度三维速度-频谱图；

图22a-22c分别为本实施例提供的车体垂向加速度响应的三维速度-频谱、三维速度-最大频谱以及三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值自动识别图；

图23为本发明实施例提供的一种轨道车辆加速度响应分析的装置结构示意图；

图24为本发明实施例提供的一种识别单元的结构示意图；

图25为本发明实施例提供的另一种识别单元的结构示意图；

图26为本发明实施例提供的一种波长区间设置模块的结构示意图；

图27为本发明实施例提供的另一种轨道车辆加速度响应分析的装置结构示意图；

图28为本发明实施例提供的一种名义传递单元的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在介绍具体的实施例前，在此先对实现本发明技术方案的具体原理进行描述：轨道车辆加速度响应同时决定于轨道车辆特性以及轨道车辆输入，而本发明实施例的目的即从轨道车辆加速度响应中尽可能分离出轨道车辆特性以及轨道车辆输入，并对轨道车辆特性以及轨道车辆输入进行定量化的评估。要无条件的直接分离是十分困难的，发明人考虑到实际轨道车辆均在不同速度下运行，且运行速度对轨道车辆加速度响应的影响实际上表现了速度对车辆特性以及车辆输入的影响；如果轨道车辆特性、车辆输入随速度具有不同的统计变化规律，且这些规律可以量化，那么可以通过速度-频域的联合分析，较好地提取轨道车辆特性及其输入。

首先来讨论轨道车辆输入随速度变化的规律：

轨道车辆的输入主要有轨道输入以及轮对输入两种，轨道输入可以包括随机轨道不平顺和周期轨道不平顺，根据轨道车辆动力学理论，轮对的输入可以等效成一种特殊的周期轨道不平顺。轨道不平顺一般用具有统计意义的轨道谱来表示，从轨道车辆的角度，对轨道谱的研究及运用集中在空间频率域到空间域的转换上，如以空间频率域到空间域的转换结果作为轨道车辆动力学仿真的输入、作为实验室随机激励的目标信号等。探讨速度变化时轨道谱从空间频率域转换到时间频率域的转换关系的研究及运用非常少，然而这恰是解决通过轨道车辆加速度响应得到轨道车辆特性及车辆输入特性的理论基础之一。

深入的研究表明：轨道谱与不同速度下轨道车辆输入谱转换的总原则是几何位移功率恒定；在轨道谱从空间频率域转换到时间频率域的转换过程中，具体的转换关系不仅与采用的谱的形式(如位移输入功率谱、位移输入幅值谱、加速度输入功率谱、加速度输入幅值谱)有关，还与输入的类型(随机型、周期型)有关。

在本发明实施例提出的轨道车辆加速度响应分析的方法及装置中，主要利用了加速度输入功率谱及加速度输入幅值谱的数值规律，特别是在相关参数的自动识别上。

需要指出的是，在实际应用中，本发明实施例只需利用加速度输入功率谱及加速度输入幅值谱中的任意一种即可，这可以依据操作人员的习惯而定。以下分别给出采用加速度输入功率谱及加速度输入幅值谱时的数据规律：

1、采用加速度输入功率谱时：

对于随机轨道不平顺，时间频率与速度成正比，对应的频率区间同时被缩放，轨道车辆加速度输入功率谱与速度3次方成正比；

对于周期轨道不平顺，时间频率也与速度成正比，对应的频率区间未被缩放，轨道车辆加速度输入功率谱与速度4次方成正比；

实际输入可以看成以上两种情况的组合。

2、采用加速度输入幅值谱时：

对于随机轨道不平顺，时间频率与速度成正比，对应的频率区间同时被缩放，轨道车辆加速度输入幅值谱与速度1.5次方成正比；

对于周期轨道不平顺，时间频率也与速度成正比，对应的频率区间未被缩放，轨道车辆加速度输入幅值谱与速度2次方成正比；

实际输入可以看成以上两种情况的组合。

其次来讨论轨道车辆特性随速度变化的规律：

轨道车辆特性随速度变化的规律可以从两个层次来理解：仅考虑轨道车辆轮对以上部分，一般情况下由于轨道车辆轮对以上部分各动力学参数均与速度没有明显关系，可以认为与速度无关；轮对是铁道轨道车辆最有特色的部件，由于轮轨约束的特殊性，在运行速度大于一定数值后会出现自激振动的现象，这一数值一般与轮轨型面、接触条件、轨道车辆上部对轮对的约束关联。

这样轨道车辆在未接近蛇行速度时轨道车辆特性变化不大；在超过蛇行速度时，将会发生自激振动，表现为轨道车辆特性的急剧改变，然而此时轨道车辆轮对以上部分特性仍将保持稳定，蛇行在某种程度上可以看成是一个特殊的外输入。

由以上的分析可以看到：轨道车辆特性随速度的变化规律与轨道车辆输入随速度的变化规律明显不同，这使得可以通过综合不同速度级下的轨道车辆响应特性来有效评估轨道车辆特性及其输入。

最后再讨论轨道车辆加速度响应随速度变化的特征：

轨道车辆加速度响应决定于轨道车辆特性及车辆输入，由以上得到的轨道车辆特性及轨道车辆输入随速度变化的规律，可以得到轨道车辆响应随速度变化的特征：

1)轨道车辆加速度响应总体上随速度的增加而增加；

2)轨道车辆加速度响应中一般有随速度频率线性变化的局部峰值，对应周期长度的输入，如轮对不圆、偏心、轨道结构特征长度等；

3)轨道车辆加速度响应中一般有基本不随速度变化的局部峰值，对应轨道车辆系统的固有频率(含结构的固有频率)；

4)随速度线性变化的频率成份与随速度不变的频率成份的交点一般幅值较大；

5)高速时可能出现局部频域成分持续突变的现象，一般对应蛇行，而此时轮对以上系统的振动间的相互关系没有明显的变化。

本发明实施例正是基于上述轨道车辆特性、车辆输入、车辆加速度响应随速度变化的规律之上的。

实施例一

如图1所示为本发明实施例提供的一种轨道车辆加速度响应分析的方法流程示意图，本发明实施例是对京津线上一速度等级为350km/h的高速列车进行较为全面的垂向、横向特性及输入分析，这种分析是基于速度-频域基础之上的，该方法包括如下步骤：

步骤a：获取轨道车辆加速度响应信号及其对应的速度信息。

为了正确获取轨道车辆加速度响应信号及其对应的速度信息，可以在轨道车辆上安装加速度传感器以及速度传感器，在本实施例中由于需要进行较为全面的垂向、横向特性及输入分析，故在同一转向架对应的轮对、构架、车体的合适位置安装了垂向和横向加速度传感器以及速度传感器，获取了该列车在京津线上、下行正常运营时的6个加速度响应及对应速度的数字信号，采样频率为1000Hz。

步骤b：根据速度对所述加速度信号进行分组。这里一般选取相等的速度间隔对加速度信号进行分组，也可以选取不同的速度间隔对加速度信号进行分组。显然此时还需符合统计数据处理的一般原则，如剔除样本较少的速度级，使评估的结果可靠。在本实施例中，是以10km/h的速度间隔对加速度信号进行的分组，最小样本数为8。

步骤c：根据周期图方法获得每个速度级对应的加速度响应信号的功率谱或者功率等效的幅值谱。

根据周期图法获得每个速度级加速度响应信号的功率谱，或根据功率等效的原则得到对应的幅值谱，周期图对应的样本长度为4s。在此需要指出的是，功率谱及幅值谱都可以用来实现本发明实施例的方法，但是，由于功率谱的变化比较剧烈，为结果直观且符合轨道车辆研究的习惯，本发明实施例的图例都采用了幅值谱表示。

步骤d：将步骤c的结果用三维速度-频谱图进行表示。

本发明实施例的三维速度-频谱图中，x轴代表分析频率(此处，出于显示的考虑，取分析频率上限为80Hz)，y轴代表速度，z轴代表频谱，采用三维速度-频谱图为轨道车辆系统特性以及输入的分析提供了直观、全面的视角，可以从最少的数据得到尽可能多的信息。

在本实施例中，根据该步骤d可以得到如下三维速度-频谱图：轮对垂向振动三维速度-频谱图、架构垂向振动三维速度-频谱图、车体垂向振动三维速度-频谱图、轮对横向振动三维速度-频谱图、架构横向振动三维速度-频谱图和车体横向振动三维速度-频谱图，分别对应图2a、图3a、图4a、图5a、图6a和图7a。

步骤e：识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值和/或随速度线性变化的局部峰值。

在本实施例中，三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值及随速度线性变化的局部峰值可以体现轨道车辆特性及其输入，总的来说，不随速度变化的局部峰值一般对应着车辆的特性，比如：车辆摇头固有频率、车辆点头固有频率、转向架固有振动等，而随速度线性变化的局部峰值一般对应着波长恒定的输入，比如轮对不圆、轮对偏心、轨道拼接结构带来的固定输入等。

根据图2a等三维速度-频谱图，很明显可以利用人工来识别上述不随速度变化的局部峰值和/或随速度线性变化的局部峰值，但作为本发明的一个实施例，为了减少人工操作，减轻操作人员负担，也可以采用自动识别的方法。为了更好地理解自动识别的方法，先回顾一下车辆输入随速度的变化规律：

空间域的轨道谱与不同速度下轨道车辆输入谱转换的总原则是几何位移功率恒定。图8是某空间域位移信号以相同时间采样频率在运行速度相差一倍的情况下得到的位移输入功率谱对比图。可以看到：频率与速度成正比，运行速度提高一倍，各类输入频率均提高一倍；随机输入功率谱与速度成反比，速度增加一倍，对应功率谱减小一半；周期激励功率谱不变。

这样，对于本方法关注的车辆加速度输入：

1、采用加速度输入功率谱时：

对于随机轨道不平顺，时间频率与速度成正比，对应的频率区间同时被缩放，轨道车辆加速度输入功率谱与速度3次方成正比；

对于周期轨道不平顺，时间频率也与速度成正比，对应的频率区间未被缩放，轨道车辆加速度输入功率谱与速度4次方成正比；

实际输入可以看成以上两种情况的组合。

2、采用加速度输入幅值谱时：

对于随机轨道不平顺，时间频率与速度成正比，对应的频率区间同时被缩放，轨道车辆加速度输入幅值谱与速度1.5次方成正比；

对于周期轨道不平顺，时间频率也与速度成正比，对应的频率区间未被缩放，轨道车辆加速度输入幅值谱与速度2次方成正比；

实际输入可以看成以上两种情况的组合。

考虑到车辆特性基本不随速度变化，可以利用各类车辆输入随速度的变化特征对车辆加速度响应进行归一化处理，突出并提取车辆特性以及固定波长输入等。

下面具体对自动识别方法进行介绍：

不随速度变化的局部峰值的自动识别：

步骤e1：将步骤c中每个速度等级对应的加速度响应信号的功率谱除以速度的3次方或功率等效的幅值谱除以速度的1.5次方来进行归一化处理，得到归一化数据，在本实施例中由于图例都采用了幅值谱，因此本发明实施例都是以幅值谱除以速度的1.5次方来进行归一化处理；

步骤e3：得到每个分析频率对应的归一化数据的中间值，得到分析频率-中间值曲线；

步骤e5：对所述分析频率-中间值曲线进行零相移滤波来识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值。

上述步骤e1、e3、e5可以排除随速度变化的局部峰值的干扰，而仅突出不随速度变化的局部峰值，根据步骤e1、e3、e5得到的不随速度变化的局部峰值的自动识别结果图如图2b-图7b所示，其中的曲线为滤波后的分析频率-中间值曲线，对应的三维速度-频谱图分别为图2a-图7a。

从图2a中可以人工识别出的不随速度变化的局部峰值约为44.4Hz，而由图b可见自动识别出的不随速度变化的局部峰值为44.43Hz，两者的结果基本一致。由于图2a及图2b分别为轮对垂向振动三维频谱图及其对应的不随速度变化的自动识别结果图，该不随速度变化的局部峰值可能对应了轮对的弯曲振动或轮对与轨道的耦合振动。

从图3a及图3b的架构垂向振动三维频谱图及其对应不随速度变化的局部峰值识别结果图，可以看到：相对轮对信号，构架垂向振动不随速度变化的局部峰值的数量明显增多，自动识别有，44.68Hz左右的峰值最为明显，在20～35Hz中有多个峰值，8Hz左右也有峰值。其中：44.68Hz左右的振动是从轮对穿上来的；在20～35Hz中有多个峰值可能对应构架的结构自振；8Hz左右的峰值可能对应构架悬挂自振。

从图4a及图4b的车体垂向振动三维频谱图及其对应不随速度变化的局部峰值识别结果图，可以看到：车体垂向振动加速度有非常明显的不随速度变化的局部峰值，自动识别可以得到较大的峰值位于0.98、27.1、46.9、59.6Hz处。其中，0.98Hz左右的峰值可能对应车体的点头或沉浮；59.6Hz处的峰值可能与车载电器振动有关。

从图5a及图5b的轮对横向振动三维频谱图及其对应不随速度变化的局部峰值识别结果图，可以看到：轮对横向振动加速度有不随速度变化的局部峰值，主要位于5.4、24.4Hz左右。

从图6a及图6b的架构横向振动三维频谱图及其对应不随速度变化的局部峰值识别结果图，可以看到：构架横向振动加速度中不随速度变化的局部峰值，主要位于45.4、72.8、7.3、24.9、29.8Hz左右。

从图7a及图7b的车体横向振动三维频谱图及其对应不随速度变化的局部峰值识别结果图，可以看到：车体横向振动加速度中不随速度变化的局部峰值，主要位于1.22、27.83、38.33、43.7、59.57、65.19、78.37Hz。

随速度线性变化的局部峰值的自动识别：

步骤e2：设置随速度线性变化的局部峰值所对应的波长区间，在本实施例中，设置初始的波长区间分别为[6m 8m]、[2.51m 3.14m](对应轮对直径0.8到1米)；

步骤e4：在每个速度级，得到所述波长区间对应频率区间内功率谱最大值对应的频率，得到速度-频率曲线，显然某速度级下与波长区间对应的频率区间为[速度/波长大值速度/波长小值]，如速度100m/s(360km/h)时与波长区间[6m 8m]对应的频率区间为[100/8Hz 100/6Hz]；

步骤e6：在每个速度级，得到所述波长区间对应频率区间内功率谱最大值对应频率附近固定频带内功率谱积分值，得到速度-积分值曲线，或得到所述功率谱最大值对应频率附近固定频带内功率等效的总幅值及速度-总幅值曲线，在本实施例中该固定频带取[-1Hz 1Hz]，固定频带的设置主要是为了要克服同一速度级下由速度分布以及周期图算法上带来的功率泄漏，使得评估结果稳定；

步骤e8：对所述速度-频率曲线进行一次拟合，得到随速度线性变化的局部峰值的斜率，得到固定波长；

步骤e10：对所述速度-积分值曲线进行四次拟合或对所述速度-总幅值曲线进行二次拟合，得到随速度线性变化的局部峰值的几何幅值。

由于轮对的垂向加速度在一定的频带内可以认为与轮对垂向输入一致，这样通过对轮对垂向加速度三维速度-频谱图进行随速度线性变化的局部峰值分析，不仅可以得到准确的固定波长，而且可以得到准确的几何幅值。

如图9a-图9d所示为本发明实施例提供的根据京津线上行轮对垂向加速度振动三维频谱图自动识别得到的周期输入结果图，可以看到：有一特征波长为6.488m左右的周期输入，幅值约为0.2430mm，对应京津线轨道板造成的影响；另有一2.887m(轮对直径0.919m)左右的周期输入，幅值约为0.1429mm，对应轮对一阶综合不圆(含偏心的影响)；轮对一阶综合不圆的加速度响应与速度-频域方法中的周期不平顺影响理论模型吻合得很好。

作为本发明的一个实施例，步骤e2中的斜率区间可以人工进行设置，也可以自动进行设置，其中自动设置时包括如下步骤：

步骤e11：将步骤c中不同速度级下的功率谱除以对应速度的4次方进行归一化处理得到归一化功率谱，或将功率等效的幅值谱除以对应速度的2次方进行归一化处理得到归一化幅值谱；

步骤e12：将步骤c中不同速度级下的功率谱或功率等效的幅值谱对应的频率除以速度进行归一化处理得到归一化频率；

步骤e13：在每个速度级下根据所述归一化频率和所述归一化功率谱，或者根据所述归一化频率和所述归一化幅值谱进行频率插值细化处理；

步骤e14：得到所述频率插值细化处理中每个细化频率对应的归一化功率谱或归一化幅值谱的中间值，得到细化频率-中间值曲线；

步骤e15：识别所述细化频率-中间值曲线中的峰值，得到随速度线性变化的局部峰值对应的波长区间的估计值。

本实施例中，根据京津线上行轮对垂向加速度振动三维频谱图自动识别得到的周期输入波长的初值结果如图10a-图10b所示，其中速度被归一化到1m/s，得到峰值的空间频率为0.155m^-1、0.348m^-1，对应的波长初值分别为：1/0.155＝6.452m、1/0.348＝2.874m，可见：在步骤e2中设置初始的波长区间分别为[6m 8m]、[2.51m 3.14m]，包含了自动识别得到的波长初值6.452m、2.874m，是可行的。

对京津线350km/h列车性能跟踪试验时，由于传感器安装位置固定，这样相对轨道车辆运行方向而言，上、下行监测的轴位不同，加速度响应的量值有一定的差异。

图11a-图11d是本实施例中根据京津线下行轮对垂向加速度振动三维频谱图自动识别得到的周期输入结果图，可以看到：6.485m左右的周期激励，幅值约为0.2628mm；2.891m(直径0.920m)左右的周期激励，幅值约为0.1446mm。

图12a-图12b是本实施例中根据京津线下行轮对垂向加速度振动三维频谱图自动识别得到的周期输入波长的初值结果图，其中速度归一化到1m/s，得到的波长初值分别为：1/0.155＝6.452m、1/0.347＝2.882m。

对比图9a-图9d、图11a-图11d以及图10a-图10b、图12a-图12b，可以看到本发明实施例的方法对周期轨道车辆输入的识别结果稳定、效果好。

实施例二

如图13为本发明实施例提供的另一种轨道车辆加速度响应分析的方法流程示意图，本发明实施例也是对京津线上一速度等级为350km/h的高速列车进行的分析，该方法中步骤a-步骤e与上述实施例中相类似，在此不再进行赘述。与上述实施例一所不同的是，本实施例中还包括步骤f-步骤i，执行该些步骤的前提是步骤a中同时获取了至少两个加速度信号且所述加速度信号间有输入-输出关系，步骤f-步骤i具体包括：

步骤f：在每个速度级，根据步骤c中得到的功率谱或幅值谱得到所述加速度信号间的名义传递，步骤f的算法与经典的单输入-单输出系统传递函数的幅值估计相同但车辆-轨道系统是多输入系统，为体现区别本专利中采用了名义传递的表述；

步骤g：将步骤f的结果用三维速度-传递图进行表示；

步骤h：得到每个分析频率下步骤f得到的名义传递的中间值，得到分析频率-名义传递中间值曲线；

步骤i：对步骤h得到的分析频率-名义传递中间值曲线进行零相移滤波，识别名义传递的局部峰值。

轨道车辆加速度独立响应的速度-频域分析为轨道车辆特性以及输入的分析提供了直观、全面的视角，由于加速度响应同时取决于轨道车辆特性和输入，由独立加速度响应估计的轨道车辆特性不可避免会受到输入的影响，当得到多路有较明确的相互关系的加速度响应时，可以利用名义的传递函数来细化分析轨道车辆特性。

比如，由于轮对-构架、构架-车体、轮对-车体的垂向及横向加速度间有一定的传递关系，故在本实施例中进行了以上加速度信号间的名义传递函数计算，本实施例中名义传递函数直接由名义输出的频谱幅值除以名义输入的频谱幅值得到，若为功率谱，结果还需开方处理。

由于步骤f得到的各速度级下的名义传递函数相近，本实施例中还根据全局数据直接进行了名义传递的估计，用于结果对比。

图14a-图14c分别是本发明实施例中轮对-构架垂向名义传递的三维速度-传递图、轮对-构架垂向名义传递的三维速度-传递图中不随速度变化的局部峰值识别结果图以及全局数据名义传递图，可以看到：随速度线性变化的成分很少；各速度级下名义传递函数基本不变，与本方法理论分析中关于车辆特性随速度变化的特性一致，一方面这反映了轨道车辆系统的重要特性，另一方面这使得我们在很多场合可以简单地通过全部数据的分析直接估计名义传递函数。由图14a-图14c中可以看到，三者分析的结果很接近。

图15a-图15c分别是本实施例中轮对-构架横向名义传递的三维速度-传递图、轮对-构架横向名义传递的三维速度-传递图中不随速度变化的局部峰值识别结果以及全局数据名义传递图，可以看到：随速度变化的成分很少；各速度级下名义传递函数基本不变，与本方法理论分析的结果一致；由图15a-图15c中可以看到，三者分析的结果很接近。

特别需要注意的是轨道车辆发生蛇行时，轮对以上的系统特性仍不变，对比图5、6轮对、构架横向加速度的三维速度-频谱图以及图15a-图15c的低频部分，可以看到：虽然图5、6轮对、构架横向加速度的三维速度-频谱图中高速-低频部分幅值变化很大，但图15a-图15c轮对-构架横向振动传递的高速-低频部分基本没有变化；这也从一个侧面说明轨道车辆的蛇行是一个自激振动，和系统的特征频率没有直接的关系。

对独立的轨道车辆加速度响应进行速度-频域分析可以得到不随速度变化的局部峰值(这些局部峰值一般对应了轨道车辆特性)、而从名义传递函数分析也可以得到轨道车辆特性的频域特性，下面讨论这两种方法得到的轨道车辆特性的联系。

图16a-图16c分别为本发明实施例中轮对、构架、车体垂向振动三维频谱图中不随速度变化的局部峰值识别结果图。

图17a-图17c分别为本实施例中轮对-构架、构架-车体、轮对-车体垂向速度-传递图中不随速度变化的局部峰值识别结果图。

对比图16、图17，可以看到：图16b中21.2、25.4、30.8、44.7、74.7Hz处的峰值与图17a中20.8、24.7、31.0、46.1、73.7Hz处的峰值吻合较好；图16b中8.5Hz、图16c中6.8Hz、处的峰值与图17a中7.1、4.64Hz处的峰值有一定的偏差；图16c中0.98、13.7、27.1、38.3、59.6Hz处的峰值与图17b中0.73、11.7、27.3、40.0、59.6Hz处的峰值接近；总的来看通过垂向独立响应速度-频域方法识别得到的不随速度变化的局部峰值以及通过垂向名义传递识别得到的峰值一致性比较好，通过垂向名义传递识别得到的峰值的分辨率相对较高。

图18a-图18c分别为本实施例中轮对、构架、车体横向振动三维频谱图中不随速度变化的局部峰值识别结果图。

图19a-图19c分别为本实施例中轮对-构架、构架-车体、轮对-车体横向速度-传递图中不随速度变化的局部峰值识别结果图。

对比图18、图19，可以看到：图18b中29.8、45.4、72.8Hz处的峰值与图19a中31.0、45.7、72.5Hz处的峰值吻合较好；图18c中1.2、13.9、27.8、38.3、59.6Hz处的峰值与图19c中0.73、12.7、27.6、40.0、59.8Hz处的峰值接近；图18b中7.3Hz处的峰值与图19a中10.3Hz处的峰值有较大的偏差；总的来看通过横向独立响应速度-频域方法识别得到的不随速度变化的局部峰值以及通过横向名义传递识别得到的峰值一致性比较好，通过横向名义传递识别得到的峰值的分辨率相对较高，受轨道车辆蛇行影响较小。

通过轨道车辆垂向及横向特性识别结果的比较，可以看到：独立加速度响应的速度-频域方法识别得到的不随速度变化的局部峰值以及通过名义传递识别得到的峰值一致性比较好；独立响应的速度-频域方法频率分辨相对较低；同时也必须意识到名义传递不是经典意义上的传递，其峰值需要结合实际情况进行确认。

在本发明实施例中，根据三维速度-频谱图中识别得到的低频区段不随速度变化的局部峰值、随速度线性变化的局部峰值以及根据速度-频谱图高速、低频区段识别得到的不随速度变化的局部峰值，确定可能的蛇行速度-频率区域，并结合速度-百分位频谱可以评估车辆的蛇行程度。

图20a-图20c是本实施例中的蛇行识别及评估图，对象是轮对横向加速度，分析频率范围为10Hz以下，图20a是依据全速度域数据的分析结果，也即图5的低频部分，放大的轮对横向加速度三维速度-频谱如图21所示，可以看到有一个不随速度变化的局部峰值，频率约为5.37Hz，对应车辆某固有特性；图20b是仅依据速度大于320km/h的轮对横向加速度数据进行的不随速度变化的局部峰值分析结果，可以看到有两个基本不随速度变化的局部峰值，频率约为5.37Hz以及6.84Hz；观察图21，显然此区域没有周期输入与系统的共振；故此高速时有一‘附加的输入’，根据前面的分析可能为蛇行，对应频率约为6.84Hz；图20c对比了全速度级两个中心频率5.37Hz、6.84Hz附近1Hz带通内的最大振幅(100％百分位幅值谱的一个估计)，可以看到5.37Hz附近的最大幅值规则上升，6.84Hz附近的最大幅值在290km/h处突然增加，之后维持比较大的数值，发生了一定程度的蛇行运动。

从图21低频段轮对横向加速度幅值三维速度-频谱图，可以很明显地看到车辆系统的固有振动和蛇行的区别。

实施例三

本实施例是为某地铁轨道车辆垂向异常振动的原因并提出检修、改进方向，包括如下步骤：

步骤1：正确获取轨道车辆加速度响应的数字信号及其对应的速度信息。

采用JL-W4型轨道车辆运行品质仪测取了某地铁轨道车辆牵引销附近的纵、横、垂三向加速度大小，根据列车监控数据匹配了速度、操纵工况等相关信息，采样频率为256Hz，原始信号滤波频率为20Hz。

步骤2：按相等的速度间隔对加速度信号进行分组，根据周期图方法，获得每个速度级加速度信号功率等效的幅值谱以及幅值谱的最大值。

在本实施例中，速度间隔取为5km/h，分析长度4s。

步骤3：将步骤2的结果用三维速度-频谱图进行表示，识别不随速度变化的局部峰值并识别随速度线性变化的局部峰值。

步骤4：共振识别及评估。

根据三维速度-频谱图中识别得到的不随速度变化的局部峰值以及随速度线性变化的局部峰值，确定可能的共振速度-频率区域，并结合速度-百分位频谱评估共振程度。

图22a-22c分别是本实施例中车体垂向加速度响应的三维速度-频谱、三维速度-最大频谱以及三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值自动识别图，从图22a及图22c速度-频谱图可以看到车体垂向有两组不随速度变化的局部峰值，约在1.25及13.25Hz左右，分别对应线条D和E，它们对应了车体的垂向特性，图中还有明显随速度线性变化的成分，集中在轮对的1、2、3倍滚动频率上(轮对固定波长输入)，分别对应线条A、B、C；对比图22a及图22b可以看到，线条B和线条E产生了相交，即轮对2倍滚动频率输入与该车辆系统在13.25Hz左右发生强烈共振。

结合列车监控信息，还可以发现垂向振动异常均对应手柄位置为零即列车惰行的工况，这样可以得到结论：该地铁轨道车辆的垂向异常振动是在某些工况下，轮对的输入(偏心、不圆等)被异常传递且与轨道车辆系统发生垂向共振所致。

相应的检修及改进方向为：

1、考虑到系统的加速度响应由输入及系统特性共同决定，异常振动的输入主要来源于轮对，可以先对轮对进行检查及修复；

2、分析转向架结构，明确不同工况下垂向振动传递途径，得到结构上的解决问题的方案；

3、轨道车辆参数分析以及局部结构的加强及减振。

实施例四

如图23为本发明实施例提供的一种轨道车辆加速度响应分析的装置结构示意图，该装置包括：加速度及速度获取单元110、分组单元120、频谱计算单元130、三维显示单元140和识别单元150。

加速度及速度获取单元110用于获取轨道车辆加速度响应信号及其对应的速度信息。在具体实现中，该单元可以利用加速度传感器及速度传感器加以实现。

分组单元120用于根据速度对所述加速度信号进行分组。在本实施例中，分组单元120一般选取相等的速度间隔对加速度信号进行分组，也可以选取不同的速度间隔对加速度信号进行分组。

频谱计算单元130用于根据周期图方法获得每个速度级对应的加速度响应信号的功率谱或者功率等效的幅值谱。

三维显示单元140用于将所述频谱计算单元的计算结果用三维速度-频谱图进行表示。

识别单元150用于识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值和/或随速度线性变化的局部峰值。

在本实施例中，三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值及随速度线性变化的局部峰值可以体现轨道车辆特性及其固定波长输入，总的来说，不随速度变化的局部峰值一般对应着车辆的特性(含结构自振)，而随速度线性变化的局部峰值一般对应着波长恒定的输入，比如轮对不圆、轮对偏心、轨道结构带来的固定输入等。

根据三维显示单元140显示三维速度-频谱图，很明显可以利用人工来识别上述不随速度变化的局部峰值和/或随速度线性变化的局部峰值，而识别单元150则是用于自动识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值和/或随速度线性变化的局部峰值。

作为本发明的一个实施例，当识别单元150则是用于自动识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值时，其进一步可以包括如下部分：归一化模块151、中间值获取模块153和识别模块155(如图24所示)，其中：

归一化模块151用于将每个速度级对应的加速度响应信号的功率谱除以速度的3次方或功率等效的幅值谱除以速度的1.5次方来进行归一化处理，得到归一化数据；

中间值获取模块153用于得到每个分析频率下所述归一化数据的中间值，得到分析频率-中间值曲线；

识别模块155用于对所述分析频率-中间值曲线进行零相移滤波来识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值。

作为本发明的一个实施例，识别单元150用于识别三维速度-频谱图中随速度线性变化的局部峰值时，其进一步可以包括如下部分：波长区间设置模块152、第一曲线获取模块154、第二曲线获取模块156、第一拟合模块158和第二拟合模块160(如图25所示)，其中：

波长区间设置模块152用于设置随速度线性变化的局部峰值所对应的波长区间；

第一曲线获取模块154用于在每个速度级，得到所述波长区间对应频率区间内功率谱最大值对应的频率，得到速度-频率曲线；

第二曲线获取模块156用于在每个速度级，得到所述波长区间对应频率区间内功率谱最大值对应频率附近固定频带内功率谱积分值，得到速度-积分值曲线，或得到所述功率谱最大值对应频率附近固定频带内功率等效的总幅值对应的速度-总幅值曲线；

第一拟合模块158用于对所述速度-频率曲线进行一次拟合，得到随速度线性变化的局部峰值的斜率，得到固定波长；

第二拟合模块160用于对所述速度-积分值曲线进行四次拟合或对所述速度-总幅值曲线进行二次拟合，得到随速度线性变化的局部峰值的几何幅值。

作为本发明的一个实施例，波长区间设置模块152设置波长区间时可以人工设置，也可以自动设置，当自动设置时，该波长区间设置模块152进一步可以包括：第一归一化子模块1521、第二归一化子模块1522、细化处理子模块1523、中间值获取子模块1524和波长区间获取子模块1525(如图26所示)，其中：

第一归一化子模块1521用于将不同速度级下的功率谱除以对应速度的4次方进行归一化处理得到归一化功率谱，或将功率等效的幅值谱除以对应速度的2次方进行归一化处理得到归一化幅值谱；

第二归一化子模块1522用于将不同速度级下的功率谱或功率等效的幅值谱对应的频率除以速度进行归一化处理得到归一化频率；

细化处理子模块1523用于在每个速度级下根据所述归一化频率和所述归一化功率谱，或者根据所述归一化频率和所述归一化幅值谱进行频率插值细化处理；

中间值获取子模块1524用于得到所述频率插值细化处理中每个细化频率对应的归一化功率谱或归一化幅值谱的中间值，得到细化频率-中间值曲线；

波长区间获取子模块1525用于识别所述细化频率-中间值曲线中的峰值，得到固定波长输入的初值，得到随速度线形变化的局部峰值对应的波长区间。

作为本发明的一个实施例，本实施例中的轨道车辆加速度响应分析装置还包括名义传递单元170(如图27所示)，用于当所述加速度及速度获取单元同时获取了至少两个加速度信号且信号间有一定的输入-输出关系时，根据速度-频谱数据进行名义传递函数的计算，该名义传递单元170进一步可以包括：名义传递计算模块171、名义传递显示模块172、名义传递中间值获取模块173、名义传递识别模块174(如图28所示)，其中：

名义传递计算模块171用于在每个速度级，根据频谱计算单元130中得到的功率谱或幅值谱得到所述加速度信号间的名义传递；

名义传递显示模块172用于将名义传递计算模块171的结果用三维速度-传递图进行表示；

名义传递中间值获取模块173用于得到每个分析频率下由名义传递计算模块171得到的名义传递的中间值，得到分析频率-名义传递中间值曲线；

名义传递识别模块174用于对名义传递中间值获取模块得到的分析频率-名义传递中间值曲线进行零相移滤波，识别名义传递的局部峰值。

作为本发明的一个实施例，实施例中的轨道车辆加速度响应分析装置还包括共振识别及评估单元180和蛇行识别及评估单元190(如图27所示)，其中：

共振识别及评估模块180用于根据速度-频谱图中识别得到的不随速度变化的局部峰值以及随速度线性变化的局部峰值，确定可能的共振速度-频率区域，并结合速度-百分位频谱评估共振程度。

蛇行识别及评估模块190用于根据速度-频谱图中识别得到的低频区段不随速度变化的局部峰值、随速度线性变化的局部峰值以及根据速度-频谱图高速、低频区段识别得到的不随速度变化的局部峰值，确定可能的蛇行速度-频率区域，并结合速度-百分位频谱评估蛇行程度。

本发明实施例的轨道车辆加速度响应分析的装置，能够全面、直观、有效地得到轨道车辆特性以及固定波长的车辆输入，只要原始信号频带足够宽，分析结果就不会受滤波频率等的影响；本发明实施例不仅可以用于加速度信号的人工识别、定性分析，也可用于轨道车辆特性及输入的自动定量评估，且算法简单，实现容易；本发明实施例对轨道车辆特别是高速轨道车辆的试验、监测、检修以及特性优化等具有很强的工程应用价值。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (16)

1.一种轨道车辆加速度响应分析的方法，其特征在于，所述方法包括：

a.获取轨道车辆加速度响应信号及其对应的速度信息；

b.根据速度对所述加速度信号进行分组；

c.根据周期图方法获得每个速度级对应的加速度响应信号的功率谱或者功率等效的幅值谱；

d.将步骤c的结果用三维速度-频谱图进行表示；

e.识别所述三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值和/或随速度线性变化的局部峰值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值包括：采用人工识别方法识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值，或采用自动识别方法识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值；

所述采用自动识别方法识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值进一步包括：

将步骤c中每个速度等级对应的加速度响应信号的功率谱除以速度的3次方或功率等效的幅值谱除以速度的1.5次方来进行归一化处理，得到归一化数据；

得到每个分析频率对应的归一化数据的中间值，得到分析频率-中间值曲线；

对所述分析频率-中间值曲线进行零相移滤波来识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别三维速度-频谱图中随速度线性变化的局部峰值包括：采用人工识别方法识别三维速度-频谱图中随速度线性变化的局部峰值，或采用自动识别方法识别三维速度-频谱图中随速度线性变化的局部峰值；

所述采用自动识别方法识别三维速度-频谱图中随速度线性变化的局部峰值进一步包括：

设置随速度线性变化的局部峰值所对应的波长区间；

在每个速度级，得到所述波长区间对应频率区间内功率谱最大值对应的频率值，得到速度-频率曲线；

在每个速度级，得到所述波长区间对应频率区间内功率谱最大值对应频率附近固定频带内功率谱积分值，得到速度-积分值曲线，或得到所述功率谱最大值对应频率附近固定频带内功率等效的总幅值对应的速度-总幅值曲线；

对所述速度-频率曲线进行一次拟合，得到随速度线性变化的局部峰值的斜率，得到固定波长；

对所述速度-积分值曲线进行四次拟合或对所述速度-总幅值曲线进行二次拟合，得到随速度线性变化的局部峰值的几何幅值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述设置随速度线性变化的局部峰值所对应的波长区间包括：人工设置随速度线性变化的局部峰值所对应的波长区间，或自动设置随速度线性变化的局部峰值所对应的波长区间；

所述自动设置随速度线性变化的局部峰值所对应的波长区间进一步包括：

将步骤c中不同速度级下的功率谱除以对应速度的4次方进行归一化处理得到归一化功率谱，或将功率等效的幅值谱除以对应速度的2次方进行归一化处理得到归一化幅值谱；

将步骤c中不同速度级下的功率谱或功率等效的幅值谱对应的频率除以速度进行归一化处理得到归一化频率；

在每个速度级下根据所述归一化频率和所述归一化功率谱，或者根据所述归一化频率和所述归一化幅值谱进行频率插值细化处理；

得到所述频率插值细化处理中每个细化频率对应的归一化功率谱或归一化幅值谱的中间值，得到细化频率-中间值曲线；

识别所述细化频率-中间值曲线的峰值，得到随速度线性变化的局部峰值对应的波长区间的估计值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若在步骤a中同时获取了至少两个加速度信号且所述加速度信号间有输入-输出关系，则还包含如下步骤：

f.在每个速度级，根据步骤c中得到的功率谱或幅值谱得到所述加速度信号间的名义传递；

g.将步骤f的结果用三维速度-传递图进行表示；

h.得到每个分析频率下步骤f得到的名义传递的中间值，得到分析频率-名义传递中间值曲线；

i.对步骤h得到的分析频率-名义传递中间值曲线进行零相移滤波，识别名义传递的局部峰值。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，若f得到的各速度级下名义传递函数相近，则直接依据全局的数据进行名义传递的局部峰值的识别。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤c中还包括：

在每个速度级下同步获取反映加速度功率分布范围的百分位功率谱，或者功率等效的百分位幅值谱。

8.如权利要求1或7所述的方法，其特征在于，还包括：

根据步骤e中识别得到的不随速度变化的局部峰值以及随速度线性变化的局部峰值，确定可能发生共振的速度-频率区域，并结合速度-百分位频谱评估共振程度。

9.如权利要求1或7所述的方法，其特征在于，还包括：

根据步骤e中识别得到的低频区段中不随速度变化的局部峰值、随速度线性变化的局部峰值以及根据所述三维速度-频谱图中高速、低频区段识别得到的不随速度变化的局部峰值，确定可能发生蛇行的速度-频率区域，并结合速度-百分位频谱评估蛇行程度。

10.一种轨道车辆加速度响应分析的装置，其特征在于，包括：

加速度及速度获取单元，用于获取轨道车辆加速度响应信号及其对应的速度信息；

分组单元，用于根据速度对所述加速度信号进行分组；

频谱计算单元，用于根据周期图方法获得每个速度级对应的加速度响应信号的功率谱或者功率等效的幅值谱；

三维显示单元，用于将所述频谱计算单元的计算结果用三维速度-频谱图进行表示；

识别单元，用于识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值和/或随速度线性变化的局部峰值。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述识别单元用于识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值时，进一步包括：

归一化模块，用于将每个速度信息对应的加速度响应信号的功率谱除以速度的3次方或功率等效的幅值谱除以速度的1.5次方来进行归一化处理，得到归一化数据；

中间值获取模块，用于得到每个分析频率对应的归一化数据的中间值，得到分析频率-中间值曲线；

识别模块，用于对所述分析频率-中间值曲线进行零相移滤波来识别三维速度-频谱图中不随速度变化的局部峰值。

12.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述识别单元用于识别三维速度-频谱图中随速度线性变化的局部峰值时，进一步包括：

波长区间设置模块，用于设置随速度线性变化的局部峰值所对应的波长区间；

第一曲线获取模块，用于在每个速度级，得到所述波长区间对应频率区间内功率谱最大值对应的频率，得到速度-频率曲线；

第二曲线获取模块，用于在每个速度级，得到所述波长区间对应频率区间内功率谱最大值对应频率附近固定频带内功率谱积分值，得到速度-积分值曲线，或得到所述功率谱最大值对应频率附近固定频带内功率等效的总幅值对应的速度-总幅值曲线；

第一拟合模块，用于对所述速度-频率曲线进行一次拟合，得到随速度线性变化的局部峰值的斜率，得到固定波长；

第二拟合模块，用于对所述速度-积分值曲线进行四次拟合或对所述速度-总幅值曲线进行二次拟合，得到随速度线性变化的局部峰值的几何幅值。

13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述波长区间设置模块包括：

第一归一化子模块，用于将不同速度级下的功率谱除以对应速度的4次方进行归一化处理得到归一化功率谱，或将功率等效的幅值谱除以对应速度的2次方进行归一化处理得到归一化幅值谱；

第二归一化子模块，用于将不同速度级下的功率谱或功率等效的幅值谱对应的频率除以速度进行归一化处理得到归一化频率；

细化处理子模块，用于在每个速度级下根据所述归一化频率和所述归一化功率谱，或者根据所述归一化频率和所述归一化幅值谱进行频率插值细化处理；

中间值获取子模块，用于得到所述频率插值细化处理中每个细化频率对应的归一化功率谱或归一化幅值谱的中间值；

波长区间获取子模块，用于识别所述细化频率-中间值曲线中的峰值，得到随速度线形变化的局部峰值对应的波长区间。

14.如权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：名义传递单元，用于当所述加速度及速度获取单元同时获取了至少两个加速度信号且加速度之间有输入-输出关系时，根据速度-频谱数据进行名义传递函数的计算，所述名义传递单元进一步包括：

名义传递计算模块，用于在每个速度级，根据所述频谱计算单元得到的功率谱或幅值谱得到所述加速度信号间的名义传递；

名义传递显示模块，用于将所述名义传递计算模块的结果用三维速度-传递图进行表示；

名义传递中间值获取模块，用于得到每个分析频率下由所述名义传递计算模块得到的名义传递的中间值，得到分析频率-名义传递中间值曲线；

名义传递识别模块，用于对所述名义传递中间值获取模块得到的分析频率-名义传递中间值曲线进行零相移滤波，识别名义传递的局部峰值。

15.如权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：

共振识别及评估单元，用于根据速度-频谱图中识别得到的不随速度变化的局部峰值以及随速度线性变化的局部峰值，确定可能发生共振的速度-频率区域，并结合速度-百分位频谱评估共振程度。

16.如权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：

蛇行识别及评估单元，用于根据速度-频谱图中识别得到的低频区段不随速度变化的局部峰值、随速度线性变化的局部峰值以及根据速度-频谱图高速、低频区段识别得到的不随速度变化的局部峰值，确定可能发生蛇行的速度-频率区域，并结合速度-百分位频谱评估蛇行程度。

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